哪些業務場景更適合用MongoDB？何時比MySQL/PostgreSQL好用？
就像淘寶的個性化推薦需要靈活調整商品標簽，MongoDB這種"變形金剛"式的數據庫，在處理以下三類中國特色業務場景時更具優勢：
一、動態數據就像"盲盒"
（1）快速迭代的業務
- 場景案例：創業公司的需求每周都在變（就像小程序功能快速迭代）
- 痛點解決：無需像MySQL那樣提前設計表結構，文檔字段隨時增減
- 典型應用：短視頻平臺的用戶標簽系統（今天記錄星座，明天增加興趣分組）
（2）異構數據存儲
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場景案例：滴滴司機的資料（車輛信息、接單記錄、評價標簽）
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數據對比：
數據類型 MySQL處理方式 MongoDB方式 基礎信息 固定表格 統一文檔存儲 車輛照片 需要額外存文件系統 直接存二進制 服務標簽 多表關聯查詢 嵌套在同一個文檔里
二、海量數據洪峰場景
（1）物聯網大數據
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實戰案例：某智能電表廠商每天產生2億條數據
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MongoDB方案：
// 批量寫入10萬條電表數據（每秒處理能力是MySQL的5倍） db.meters.insertMany([{小區:"杭州西湖區", 時間:"2025-02-06", 電量:235.6},{小區:"北京朝陽區", 時間:"2025-02-06", 電壓:220.2} ])
（2）實時分析需求
- 典型案例：雙11秒殺系統的庫存實時統計
- 優勢對比：
- MySQL：需要跑復雜SQL（耗時3-5秒）
- MongoDB：用$group聚合管道實時計算（0.5秒出結果）
三、中國特色地理場景
（1）周邊服務檢索
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生活案例：美團外賣的"3公里內餐廳"
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性能對比：
# 查詢1公里內的藥店（MongoDB比PostgreSQL快40%） db.stores.find({location: {$near: {$geometry: { type: "Point", coordinates: [120.12, 30.28] },$maxDistance: 1000}} })
（2）社交關系處理
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典型案例：微信朋友圈的點贊/評論嵌套結構
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數據結構對比：
// MongoDB文檔結構（一個文檔存所有互動） {post_id: "123",content: "今天西湖人真少",comments: [{user:"小明", text:"羨慕！", likes:5},{user:"小紅", text:"拍得真美", likes:3}] }
什么時候不該用MongoDB？
- 銀行轉賬系統：需要嚴格的事務保障（ACID特性）
- 企業ERP系統：涉及20多張表的復雜關聯查詢
- 火車票購票系統：固定且明確的座位-車次關系
混合架構實戰案例：
某支付平臺采用"MySQL+MongoDB"雙引擎：
- MySQL處理核心交易（保證資金安全）
- MongoDB存儲用戶畫像（記錄200+動態標簽）
通過阿里云DTS實現數據同步，使風控決策速度提升70%
建議收藏這張對照表：
| 場景特征 | 推薦數據庫 | 典型案例 |
|---|---|---|
| 數據格式多變 | MongoDB | 用戶畫像系統 |
| 高并發寫入 | MongoDB | 物聯網監測 |
| 實時地理查詢 | MongoDB | 共享單車定位 |
| 復雜事務處理 | PostgreSQL | 庫存管理系統 |
| 固定表關聯 | MySQL | 航空訂票系統 |
